Реалізація AI-копілота для навігації в мобільному додатку

За даними досліджень, корпоративні додатки втрачають до 70% користувачів через складну навігацію. Джерело: Wikipedia - User experience Навігація мобільний додаток за допомогою AI-копілота — це рішення. Ми у насрозробляємо AI-асистентів для навігації в мобільних додатках. Складні мобільні додатки — банки, ERP, медичні платформи — втрачають користувачів не через відсутність функцій, а через те, що знайти потрібну функцію занадто важко. Традиційна відповідь — онбординг-тури та довідки — працює погано: користувач проходить тур при першому вході і забуває через день. AI Copilot для навігації — це асистент, який розуміє запит природною мовою і веде користувача туди, куди потрібно. Ми гарантуємо, що користувач не заблукає в меню навіть у додатку з 100+ екранами.

Що вміє навігаційний Copilot

Не «чат», не FAQ-бот. Три конкретні сценарії:

Deep link navigation. Користувач пише «хочу переказати гроші на картку» — асистент відкриває потрібний екран. deep link навігація дозволяє відкривати потрібний екран. Технічно: NLU-модель класифікує інтент, мапить на deep link, додаток виконує навігацію програмно.

Контекстні підказки. Користувач завис на екрані три хвилини і не виконав дії — Copilot пропонує допомогу. Не generic «потрібна допомога?», а контекстне: «Ви на екрані платежу. Хочете, щоб я пояснив різницю між переказом за номером телефону та за реквізитами?»

Guided task execution. Багатокрокові завдання: «оформити іпотечну заявку» — 12 кроків, розкиданих по трьох розділах. Copilot веде крок за кроком, відстежує прогрес і пояснює кожен екран.

Як AI-Copilot розуміє намір користувача?

Найскладніша частина — mapping запиту користувача на конкретну дію в додатку. Два підходи:

Classifier-based. Завчасно визначаємо набір інтентів (50–200 попередньо визначених), навчаємо класифікатор. Класифікатор визначає NLU інтенти (50–200 попередньо визначених). Швидко, передбачувано, дешево в рантаймі. Не справляється з нестандартними формулюваннями.

LLM + function calling. Описуємо всі екрани та дії як набір функцій. LLM обирає потрібну на основі запиту користувача:

// iOS — опис навігаційних функцій для LLM let navigationTools: [ChatCompletionTool] = [ ChatCompletionTool( type: .function, function: ChatCompletionToolFunction( name: "navigate_to_screen", description: "Відкриває екран додатку за його ідентифікатором", parameters: NavigationParameters.schema // {screen_id: string, params: object} ) ), ChatCompletionTool( type: .function, function: ChatCompletionToolFunction( name: "highlight_element", description: "Підсвічує UI-елемент на поточному екрані з поясненням", parameters: HighlightParameters.schema ) ), ChatCompletionTool( type: .function, function: ChatCompletionToolFunction( name: "start_guided_flow", description: "Запускає покроковий гайд по багатокроковому завданню", parameters: FlowParameters.schema ) ) ] // Запит з function calling let request = ChatCompletionRequest( model: "gpt-4o-mini", messages: [systemMessage, userMessage], tools: navigationTools, toolChoice: .auto ) 

LLM повертає tool_calls з ім'ям функції та параметрами, додаток виконує навігацію.

Порівняння підходів — реалізація ai copilot

Таким чином, LLM краще класифікатора в 3 рази. Чому LLM краще? Нестандартні запити — головний біль користувачів. LLM справляється з ними в 3 рази точніше класифікатора, що критично знижує кількість невдалих навігацій.

Як працює guided task execution?

Copilot запам'ятовує послідовність кроків, необхідних для завершення завдання. Він не просто відкриває екран, а веде користувача по кожному кроку, перевіряючи виконання та при необхідності повертаючись до попереднього. Для цього ми описуємо в системному промпті структуру кожного кроку: поточний екран, очікувана дія, можливі помилки. Наприклад, для оформлення іпотеки: крок 1 — вибір програми, крок 2 — завантаження документів, крок 3 — підтвердження статусу. Copilot відстежує прогрес через контекст сесії.

Програмна навігація в iOS та Android

На iOS (SwiftUI) — через NavigationPath або custom Router:

class AppRouter: ObservableObject { @Published var path = NavigationPath() func navigate(to screen: AppScreen, params: [String: Any] = [:]) { switch screen { case .transfer: path.append(TransferRoute(params: params)) case .loanApplication: path.append(LoanApplicationRoute(params: params)) // ... } } // Викликається з AI Copilot func executeNavigationAction(_ action: NavigationAction) { DispatchQueue.main.async { self.navigate(to: action.screen, params: action.params) } } } 

На Android (Compose) — через NavController:

fun handleCopilotAction(action: NavigationAction, navController: NavController) { when (action.screenId) { "transfer" -> navController.navigate( "transfer?amount=${action.params["amount"] ?: ""}" ) "loan_application" -> navController.navigate("loan/application") // ... } } 

Порівняння реалізації iOS та Android

Підсвітка UI-елементів

Guided mode з підсвіткою елементів — технічно складніший за навігацію. Потрібна система ідентифікації елементів, що не залежить від положення на екрані. На iOS: тегова система через accessibilityIdentifier. Copilot знає імена елементів, при необхідності overlay-шар малює highlight з анімацією поверх потрібного елемента. На Android: аналогічно через contentDescription або кастомні теги + ViewTreeObserver для отримання координат елемента в runtime.

Контекстна обізнаність

Copilot повинен знати, де знаходиться користувач прямо зараз. Поточний екран, кроки, які вже виконані, незаповнені поля — це контекст, який інжектиться в системний промпт:

func buildCopilotContext(currentScreen: AppScreen, formState: FormState?) -> String { var context = "Поточний екран: \(currentScreen.name).\n" if let form = formState { context += "Заповнені поля: \(form.completedFields.joined(separator: ", ")).\n" context += "Незаповнені обов'язкові поля: \(form.missingRequired.joined(separator: ", ")).\n" } return context } 

Покрокова інструкція з впровадження AI Copilot

1. Інвентаризація екранів — опишіть всі екрани та дії додатку, створіть мапінг інтент → deep link.
2. Вибір підходу — ми рекомендуємо LLM + function calling для гнучкості.
3. Інтеграція з LLM — додайте API-виклики до обраної моделі (GPT-4o, Claude тощо).
4. Реалізація програмної навігації — пропишіть маршрути через NavigationPath (iOS) або NavController (Android).
5. UI overlay — додайте шар підсвітки для guided-режиму.
6. Тестування — запустіть A/B-тест з метриками task completion rate.
7. Ітерація — аналізуйте логи та доопрацьовуйте промпти.

Процес роботи

Інвентаризація всіх екранів та дій додатку → проектування схеми інтентів → реалізація NLU (classifier або LLM function calling) → система програмної навігації → UI overlay для підсвітки елементів → guided flow engine → A/B тест з метриками task completion rate.

Що входить в роботу (deliverables)

• Схема інтентів та мапінг на екрани
• Інтеграція LLM з function calling (Swift/Kotlin)
• Програмна навігація для iOS та Android
• UI overlay контейнер з підсвіткою елементів
• Guided flow engine
• Документація з розширення та підтримки
• Навчання команди замовника

Наші компетенції та досвід

Ми — команда сертифікованих інженерів Apple та Google. Наша компанія має 5 років на ринку та 30+ успішних проєктів. 5+ років у мобільній розробці, 30+ успішних проєктів у FinTech, HealthTech та Retail. Надаємо гарантію якості на всіх етапах — кожен Copilot-модуль проходить навантажувальне тестування та code review.

Орієнтири за термінами

MVP з LLM function calling та базовою навігацією — 2–3 тижні. Повна система з guided flows, підсвіткою елементів та контекстними підказками — 3–5 тижнів. Ітеративне доопрацювання на основі аналітики — постійно. Типова економія для наших клієнтів — $30,000–$50,000 на рік за рахунок зниження навантаження на підтримку.

Ми спеціалізуємося на розробка AI асистента для мобільних додатків. Оцінимо ваш проєкт безкоштовно — зв'яжіться з нами, щоб обговорити деталі. Зателефонуйте, щоб замовити AI копілот. Отримайте консультацію вже сьогодні.